/**
 * 描述:flink
 *  1.flink中时间的概念：
 *      1.Event Time：事件产生的时间，在record中记录，可以通过提取时间戳的方式，保证在处理过程中时间的先后关系 env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)
 *      2.Ingestion Time：数据接入到flink的时间 env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.IngestionTime)
 *      3.Processing Time：数据在flink中被操作时的系统时间 env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime)
 *  2.为什么需要窗口去计算：因为流式数据是无界的，而统计是有界的，在流式数据中划定一定大小的窗口范围做计算，才能最终汇总到下游系统中，用来分析和展示
 *  3.为什么会产生乱序数据：
 *      1.流处理从Event（事件）产生，流经Source，再到Operator，这中间需要一定的时间。虽然大部分情况下，传输到Operator的数据都是按照事件产生的时间顺序来的，
 *        但是也不排除由于网络延迟等原因而导致乱序的产生，特别是使用Kafka的时候，多个分区之间的数据无法保证有序
 *  4.
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 * @author Madison You
 * @created 22:39
 */
public class Flink {
}
